一种基于大数据的人际信誉诚信评分系统及评分方法技术方案

一种基于大数据的人际信誉诚信评分系统，包括找人模块；在找人模块输入关键词搜索用户需要的人脉资源，相互关注后进入关系管理模块，关系管理模块功能里有星级关系和组别属性，星级关系为“陌生关系、一星关系、二星关系、三星关系、四星关系、五星关系和六星关系”；好友之间匿名相互赠送钻石和匿名评分，用户对每一个好友只能赠送一颗信誉钻石，可以取消已赠送的信誉钻石和修改评分。在自己的名片上推荐朋友，系统根据用户之间互动方式，采集用户设计互动留痕信息，根据特殊系统评分模型计算出用户的人脉信誉分值。本发明专利技术的优点在于，能够基于人际交往过程中众多好友对你的客观评价以及系统评分给出每个人的真实信誉以及诚信分值和等级。

Personal credit scoring system and scoring method based on large data

A score of big data based on interpersonal credit credit system, including looking for people looking for a module input module; search keywords user needs of the human resources, mutual concern into the relationship management module, a star group relationship and attribute relationship management module, star of relationship \strange relationship, a relationship, relationship between the two stars Samsung, four-star, five-star relationship, relationship between relationship and relationship between friends; six\ anonymous mutual gift diamond and anonymous score, giving users a reputation for every diamond friends only, can be cancelled as a reputation score and modified diamond. Recommend friends on their business cards, the system according to the interaction between the user, the user interaction to collect traces of the design information, according to the special system scoring model to calculate the user's personal credit score. The invention has the advantages that the real reputation, the credit score and the grade of each person can be obtained based on the objective evaluation and the system score of many friends in the interpersonal communication process.

【技术实现步骤摘要】

：本专利技术涉及一种人脉信誉评分系统，尤其是涉及一种基于大数据的人际信誉诚信评分系统及评分方法。
技术介绍
：在中国，目前有5亿人没有央行征信记录，绝大部分年轻人在社会上凭自己努力一点点积累构建自己的人品信誉口碑和人脉圈，为赢得商业社会的认可付出极大的时间成本。当今中国社会诚信体系几乎崩塌，已经造成市场混乱、道德沦丧、人心惟危。我国每年因不诚信造成的经济损失高达6000亿人民币，中国的社会诚信建设势在必行，刻不容缓。在现在社会，交际成为一个不可避免的课题，在交际过程中个人的信誉显得尤为重要，现在并没有一个技术手段来对人际交往中的人脉口碑信誉诚信进行评分评分。在人际交往中人脉信誉评价是一个必不可少的参考价值，所以本人脉评分系统显得尤为重要和必要。
技术实现思路
：本专利技术所要解决的技术问题是提供一种能够基于人际交往过程中好友对用户在信誉口碑的主观评价系统，基于大数据对用户的真实人际信誉诚信评分系统及评分方法。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于社交大数据的人际信誉诚信评分系统：包括找人模块，找人模块包含站内搜索、通过GPS定位进行LBS地理位置搜索；通过找人模块找到自己需要人脉相互关注后则形成社交关系模块，社交模块通过消息发送即时通讯和状态发布人脉引荐来实现；社交关系形成后通过匹配模块根据区域性和相互关联性对人脉关系进行管理，即进入关系管理模块，关系管理模块分通过星级关系和组别属性来进行管理；匹配后的人脉相互关注后可以通过信誉钻石以及信誉评分和相互之间的点赞以及推荐朋友等互动；根据特殊系统评分模型计算分析出用户的人脉信誉分值，每个信誉分值分为不同的信誉等级评定。一种基于大数据的人际信誉诚信评分系统的评分方法，注册成为用户，再添加对方好友时候，可以根据如下标准，设定对方是1-6星级好友，用户无法知晓好友把自己设定为哪个星级关系，设定后每周可以调整一次；系统中设定人与人之间的关系为陌生关系和六星级别：陌生关系：从未有过见面；一星：你与TA见过一次面，有直接的联系方式，公开场合下的初级社交关系；二星：你与TA至少单独见面沟通一次以上，至少一起吃过一次饭，有过深入交流；三星：你与TA认识三个月以上，至少有3次以上的单独交流，至少一起吃过两次饭，通电话约有20次左右；四星：你与TA认识一年以上，有过具体事情的合作关系，并涵盖三星条件；五星：你与TA认识至少三年以上，每年至少单独见面2次以上，有基本的信任关系，并涵盖四星条件；六星：你与TA认识至少五年以上，或有过金钱的借贷往来，有良好的信任关系，彼此知心知底，可以随时约见面，并涵盖五星条件；关于评分系统的星级比重：相互关系较好的朋友之间星级评级会呈现高级状态，星级关系越高评价出的朋友分权重就会更高，评价出的分数会更加客观的表现出此人在社会朋友中的人品口碑信誉程度。系统设定：一星权重为0；即如果A设定B为A的一星好友，那么B将不能为A进行信誉评分，反之若A设定B二星及以上星级关系，那么B将能为A进行信誉评分；根据星级关系的修改，分数权重也不同。总之，被对方设置为一星关系及陌生关系即不能给对方评分；二星权重设定为：0.10，以此类推：三星：0.15，四星：0.20，五星：0.25，六星：0.30，权重合计为1；若甲有M个好友，分别分布在甲设定的关系群：陌生人M0人，一星M1人，二星M2人，三星M3人，四星M4人，五星M5人，六星M6人，陌生人和一星关系的好友不能进行评分，故真正打分人数实际会小于M人，最终评分以实际打分人数和打分情况计算；考虑到参与评分人数较少的情况下，最终评分结果可能缺乏科学性和客观性，评分系统设定默认每个注册用户都是正常信誉的人，系统设定初始分Y。当二星参与打分的人数基准数为n人，打分值分别为N1，N2，N3，N4…Nn，系统分将占有一定权重，当实际打分人数大于或等于n人时，系统分将不占权重，基于商标逻辑，考虑到人与人之间的星级关系越高级，那么评分结果越具备科学性和可参照性，故设定：一、当二星参与打分的人数基准数为25人时，系统分所占权重自动消失：参与打分人数n综合打分值H20H2＝751H2＝(N1+75*24)/252H2＝(N1+N2+75*23)/253H2＝(N1+N2+N3+75*22)/25……24H2＝(N1+N2+N3+…+N24+75*1)/2525H2＝(N1+N2+N3+…+N24+N25)/25……nH2＝基于上表可以得出分值计算公式：1)当盖星级实际打分人数N≥25时，N人各自的打分值为：N1，N2，N3…Nn，此时系统分将不占权重，该二星级好友被评分值H2＝(N1+N2+N3+…+Nn)/N；2)当盖星级实际打分人数N＜25时，N人各自的打分值为：N1，N2，N3…Nn，此时系统分将占权重，该二星级好友被评分值H2＝【(N1+N2+N3+…+Nn)+(25-N)*75】/25；二、当三星参与打分的人数基准数为20人，系统分所占权重自动消失：参与打分人数n综合打分值H30H3＝751H3＝(N1+75*19)/202H3＝(N1+N2+75*18)/203H3＝(N1+N2+N3+75*17)/20……19H3＝(N1+N2+N3+…+N19+75*1)/2020H3＝(N1+N2+N3+…+N19+N20)/20……nH3＝基于上表可以得出分值计算公式：1)当盖星级实际打分人数N≥20时，N人各自的打分值为：N1，N2，N3…Nn，此时系统分将不占权重，该三星级好友被评分值H3＝(N1+N2+N3+…+Nn)/N；2)当盖星级实际打分人数N＜20时，N人各自的打分值为：N1，N2，N3…Nn，此时系统分将占权重，该三星级好友被评分值H3＝【(N1+N2+N3+…+Nn)+(20-N)*75】/20；三、当四星参与打分的人数基准数为15人，系统分所占权重自动消失：参与打分人数n综合打分值H40H4＝751H4＝(N1+75*14)/152H4＝(N1+N2+75*13)/153H4＝(N1+N2+N3+75*12)/15……14H4＝(N1+N2+N3+…+N14+75*1)/1515H4＝(N1+N2+N3+…+N14+N15)/15……nH4＝基于上表可以得出分值计算公式：1)当盖星级实际打分人数N≥15时，N人各自的打分值为：N1，N2，N3…Nn，此时系统分将不占权重，该四星级好友被评分值H3＝(N1+N2+N3+…+Nn)/N；2)当盖星级实际打分人数N＜15时，N人各自的打分值为：N1，N2，N3…Nn，此时系统分将占权重，该四星级好友被评分值H4＝【(N1+N2+N3+…+Nn)+(15-N)*75】/15；四、当五星参与打分的人数基准数为10人，系统分所占权重自动消失：参与打分人数n综合打分值H50H5＝751H5＝(N1+75*9)/102H5＝(N1+N2+75*8)/103H5＝(N1+N2+N3+75*7)/10……9H5＝(N1+N2+N3+…+N9+75*1)/1010H5＝(N1+N2+N3+…+N9+N10)/10……nH4＝基于上表可以得出分值计算公式：1)当盖星级实际打分人数N≥10时，N人各自的打分值本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于社交大数据的人际信誉诚信评分系统：包括找人模块，找人模块包含站内搜索、通过GPS定位进行LBS地理位置搜索；通过找人模块找到自己需要人脉相互关注后则形成社交关系模块，社交模块通过消息发送即时通讯和状态发布人脉引荐来实现；社交关系形成后通过匹配模块根据区域性和相互关联性对人脉关系进行管理，即进入关系管理模块，关系管理模块分通过星级关系和组别属性来进行管理；匹配后的人脉相互关注后可以通过信誉钻石以及信誉评分和相互之间的点赞以及推荐朋友等互动；根据特殊系统评分模型计算分析出用户的人脉信誉分值，每个信誉分值分为不同的信誉等级评定。

【技术特征摘要】
1.一种基于社交大数据的人际信誉诚信评分系统：包括找人模块，找人模块包含站内搜索、通过GPS定位进行LBS地理位置搜索；通过找人模块找到自己需要人脉相互关注后则形成社交关系模块，社交模块通过消息发送即时通讯和状态发布人脉引荐来实现；社交关系形成后通过匹配模块根据区域性和相互关联性对人脉关系进行管理，即进入关系管理模块，关系管理模块分通过星级关系和组别属性来进行管理；匹配后的人脉相互关注后可以通过信誉钻石以及信誉评分和相互之间的点赞以及推荐朋友等互动；根据特殊系统评分模型计算分析出用户的人脉信誉分值，每个信誉分值分为不同的信誉等级评定。2.一种根据权利要求1所述的基于大数据的人际信誉诚信评分系统的评分方法，其特征在于：注册成为用户，再添加对方好友时候，可以根据如下标准，设定对方是1-6星级好友，用户无法知晓好友把自己设定为哪个星级关系，设定后每周可以调整一次；系统中设定人与人之间的关系为陌生关系和六星级别：陌生关系：从未有过见面；一星：你与TA见过一次面，有直接的联系方式，公开场合下的初级社交关系；二星：你与TA至少单独见面沟通一次以上，至少一起吃过一次饭，有过深入交流；三星：你与TA认识三个月以上，至少有3次以上的单独交流，至少一起吃过两次饭，通电话约有20次左右；四星：你与TA认识一年以上，有过具体事情的合作关系，并涵盖三星条件；五星：你与TA认识至少三年以上，每年至少单独见面2次以上，有基本的信任关系，并涵盖四星条件；六星：你与TA认识至少五年以上，或有过金钱的借贷往来，有良好的信任关系，彼此知心知底，可以随时约见面，并涵盖五星条件；关于评分系统的星级比重：相互关系较好的朋友之间星级评级会呈现高级状态，星级关系越高评价出的朋友分权重就会更高，评价出的分数会更加客观的表现出此人在社会朋友中的人品口碑信誉程度。系统设定：一星权重为0；二星权重设定为：0.10，三星：0.15，四星：0.20，五星：0.25，六星：0.30，权重合计为1；评分系统设定：每个人的系统初始分Y，此时当二星参与打分的人数基准数为n人，打分值分别为N1，N2，N3，N4…Nn，系统分将占有一定权重，当实际打分人数大于或等于n人时，系统分将不占权重，设定：二星：其中当该星级实际打分人数N≥25时，N人各自的打分值为：N1，N2，N3…Nn，此时系统分将不占权重，该二星级好友被评分值H2＝(N1+N2+N3+…+Nn)/N；当该星级实际打分...

【专利技术属性】
技术研发人员：江永胜，
申请(专利权)人：上海汇脉网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31